sigmoid_cross_entropy_with_logits
时间: 2023-04-23 16:07:10 浏览: 340
sigmoid_cross_entropy_with_logits是一种常用的损失函数,用于二分类问题。它将sigmoid函数应用于模型输出的logits,然后计算交叉熵损失。这个损失函数可以帮助我们评估模型的性能,并优化模型的参数,以提高模型的准确性。
相关问题
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits 函数是 TensorFlow 中用来计算二分类问题的交叉熵损失函数的函数。它的输入参数 logits 是神经网络最后一层的输出,而 labels 是真实标签值。函数内部会先把 logits 值通过 sigmoid 函数转换成预测概率值,然后再用交叉熵损失函数计算真实标签与预测值之间的差距。最终返回一个张量,表示每个样本的损失值。
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits解释
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits是一个TensorFlow中的函数,主要用于计算二元分类问题中的损失函数。它的输入参数包括 logits,也就是模型最后一层输出的结果,以及对应的标签 labels。sigmoid_cross_entropy_with_logits通过使用sigmoid函数将logits值映射到0~1之间的概率值,并计算交叉熵损失,最终返回一个张量表示损失值。
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